AI应用开发的层级与范式：工程师的开发指南
你是否曾想过，如何将AI大模型技术从实验室带入现实世界，为用户创造真正的价值？今天我想与各位工程师分享AI应用开发的层次划分与主要范式，帮助你们更好地理解AI应用开发的全貌，并为未来的开发工作指明方向。
无论你是刚刚入门，还是已经在这个领域深耕多年，这篇文章将为你提供清晰的进阶路径，助你在AI应用开发的道路上走得更远。
L1：基础应用开发——打造实用工具，让AI触手可及
在AI应用开发的最基础层次，我们的目标是开发简单且实用的工具，为用户提供便捷的体验。这些工具虽然功能相对简单，但却是AI技术落地的第一步。
1. 文案生成工具
l 用户痛点：你是否厌倦了每天绞尽脑汁写文案？
l 解决方案：开发一个能够根据用户输入的关键词和风格要求，自动生成高质量文案的工具。
l 技术核心：掌握大模型使用Prompt工程，结合用户界面设计，确保工具易用且功能强大。
l 用户价值：节省时间，提升效率，让创意不再受限。
2. 短视频脚本生成器
l 用户痛点：短视频创作需要灵感，但灵感并不总是随叫随到。
l 解决方案：开发一个能够根据用户提供的主题和内容要点，自动生成吸引人的视频脚本的工具。
l 技术核心：掌握视频内容场景设定要求及大模型调用参数设定能力，实现脚本的自动化生成。
l 用户价值：让创作更轻松，内容更吸引人。
总结：L1级别的核心能力是基于Prompt提示词工程实现场景化应用能力。通过开发各种实用工具，我们将AI技术应用于具体场景中，为用户提供便捷、高效的服务。这些工具是AI应用开发的基石，也是你迈向更高层次的起点。
L2：知识应用开发——构建智能知识库，让知识为你所用
在知识应用开发层次，我们的目标是开发能够精准匹配和生成知识的智能系统，为用户提供专业且个性化的知识服务。
1. 私有知识库系统
l 用户痛点：知识分散在不同平台，难以高效管理和利用。
l 解决方案：开发一个允许用户输入和存储知识资料的系统，并利用AI技术对这些资料进行训练和学习，构建起个性化的私有知识库。
l 技术核心：掌握知识库核心原理，实现知识的高效存储、检索和应用。
l 用户价值：让知识管理更智能，团队协作更高效。
2. 精准知识匹配引擎
l 用户痛点：面对海量信息，如何快速找到所需知识？
l 解决方案：开发一个能够根据用户输入的问题或需求，从知识库中快速精准匹配出相关知识内容的引擎。
l 技术核心：具备向量化、检索召回等技术，确保匹配结果的准确性和相关性。
l 用户价值：让知识获取更精准，决策更高效。
总结：L2级别的核心能力是基于AI大模型+向量数据库实现的私有知识库训练与精准匹配生成能力。通过构建智能知识库，我们使AI系统具备了强大的知识储备和精准的知识匹配能力，为用户提供更加专业和个性化的知识服务。
L3：系统应用开发——AIGS实现智能调用，让AI融入业务流程
在系统应用开发层次，我们的目标是开发能够轻松识别并智能调用现有系统AI化接口的系统，实现不同系统之间的协同工作和资源共享。
1. AI报错发票智能审核系统
l 用户痛点：发票审核繁琐且容易出错。
l 解决方案：开发一个能够自动识别和审核报错发票的系统。
l 技术核心：掌握计算机视觉和自然语言处理技术，结合大模型能力，判断发票的合规性和准确性。
l 用户价值：提高审核效率，降低错误率。
2. ERP表单AI录入系统
l 用户痛点：人工录入数据耗时且容易出错。
l 解决方案：开发一个能够自动将数据录入ERP系统的AI工具。
l 技术核心：熟悉ERP系统的数据结构和API接口，结合大模型技术，实现数据的智能识别和准确录入。
l 用户价值：减少人工录入工作量，提升数据准确性。
总结：L3级别的核心能力是智能调用现有系统AI化后对外暴露出来的接口的能力。通过开发能够与现有系统无缝对接的智能应用，我们实现了AI技术在各行业业务流程中的深度融合，为用户带来更加全面和高效的服务体验。
L4：智能体开发——培养自主学习伙伴，让AI成为你的得力助手
在智能体开发层次，我们的目标是开发能够自主学习和协议交互的智能体系统，为用户提供更加个性化和创新的服务。
1. 跨系统协作智能体
l 用户痛点：多个系统之间协作困难，效率低下。
l 解决方案：开发一个能够在多个系统之间自主学习和协调工作的智能体。
l 技术核心：掌握多智能体系统设计、强化学习以及分布式计算等技术，实现智能体的自主决策和协作。
l 用户价值：提升系统协作效率，降低管理成本。
2. 个性化智能助理
l 用户痛点：通用助理无法满足个性化需求。
l 解决方案：开发一个能够根据用户行为和偏好，提供个性化服务和建议的智能助理。
l 技术核心：具备用户建模、情感分析以及自然语言交互等技术，实现智能助理的贴心服务。
l 用户价值：让AI更懂你，服务更贴心。
总结：L4级别的核心能力是智能体研发及智能协议交互能力。通过开发具有自主学习和协议交互能力的智能体，我们使AI系统具备了更加高级的智能和灵活性，能够主动适应环境变化，与人类和其他系统进行高效协作。
从基础应用开发到智能体开发，AI应用开发的层次和范式为工程师们提供了一个清晰的进阶路径。每一步都需要不断学习和掌握新的技术知识，同时也带来了更多的机遇和挑战。未来，随着AI技术的不断发展，AI应用开发的层次和范式也将不断演变和升级。紧跟时代步伐，持续提升自己的技术能力，你将成为推动AI应用发展的中坚力量。